net sql中的并发访问

大量数据并发访问

介绍 ADO.NET 中的数据并发

当多个用户试图同时修改数据时，需要建立控制机制来防止一个用户的修改对同时操作的其他用户所作的修改产生不利的影响。处理这种情况的系统叫做“并发控制”。

并发控制的类型

通常，管理数据库中的并发有三种常见的方法：

• 保守式并发控制 - 在从获取记录直到记录在数据库中更新的这段时间内，该行对用户不可用。
• 开放式并发控制 - 只有当实际更新数据时，该行才对其他用户不可用。更新将在数据库中检查该行并确定是否进行了任何更改。如果试图更新已更改的记录，则将导致并发冲突。
• 最后的更新生效 - 只有当实际更新数据时，该行才对其他用户不可用。但是，不会将更新与初始记录进行比较；而只是写出记录，这可能就改写了自上次刷新记录后其他用户所进行的更改。

保守式并发

保守式并发通常用于两个目的。第一，在某些情况下，存在对相同记录的大量争用。在数据上放置锁所费的成本小于发生并发冲突时回滚更改所费的成本。

在事务过程中不宜更改记录的情况下，保守式并发也非常有用。库存应用程序便是一个很好的示例。假定有一个公司代表正在为一名潜在的客户检查库存。您通常要锁定记录，直到生成订单为止，这通常会将该项标记为“已订购”状态并将其从可用库存中移除。如果未生成订单，则将释放该锁，以便其他检查库存的用户得到准确的可用库存计数。

但是，在断开的结构中无法进行保守式并发控制。连接打开的时间只够读取数据或更新数据，因此不能长时间地保持锁。此外，长时间保留锁的应用程序将无法进行伸缩。

注意   如果基础数据源支持事务，则可以通过在事务中更新数据来模拟保守式并发。有关更多信息，请参见ADO.NET 中的事务。

开放式并发

在开放式并发中，只有在访问数据库时才设置并保持锁。这些锁将防止其他用户在同一时间更新记录。除了进行更新这一确切的时刻之外，数据始终可用。有关更多信息，请参见开放式并发。

当试图更新时，已更改行的初始版本将与数据库中的现有行进行比较。如果两者不同，更新将失败，并引发并发错误。这时，将由您使用所创建的业务逻辑来协调这两行。

最后的更新生效

当使用“最后的更新生效”时，不会对初始数据进行检查，而只是将更新写入数据库。很明显，可能会发生以下情况：

• 用户 A 从数据库获取一项记录。
• 用户 B 从数据库获取相同的记录，对其进行修改，然后将更新后的记录写回数据库。
• 用户 A 修改“旧”记录并将其写回数据库。

在上述情况中，用户 A 永远也不会看到用户 B 作出的更改。如果您计划使用并发控制的“最后的更新生效”方法，则要确保这种情况是可以接受的。

ADO.NET 和 Visual Studio .NET 中的并发控制

因为数据结构基于断开的数据，所以 ADO.NET 和 Visual Studio .NET 使用开放式并发。因此，您需要添加业务逻辑，以利用开放式并发解决问题。

如果您选择使用开放式并发，则可以通过两种常规的方法来确定是否已发生更改：版本方法（实际版本号或日期时间戳）和保存所有值方法。

版本号方法

在版本号方法中，要更新的记录必须具有一个包含日期时间戳或版本号的列。当读取该记录时，日期时间戳或版本号将保存在客户端。然后，将对该值进行部分更新。

处理并发的一种方法是仅当 WHERE 子句中的值与记录上的值匹配时才进行更新。该方法的 SQL 表示形式为：

UPDATE Table1 SET Column1 = @newvalue1, Column2 = @newvalue2

WHERE DateTimeStamp = @origDateTimeStamp

或者，可以使用版本号进行比较：

UPDATE Table1 SET Column1 = @newvalue1, Column2 = @newvalue2

WHERE RowVersion = @origRowVersionValue

如果日期时间戳或版本号匹配，则表明数据存储区中的记录未被更改，并且可以安全地使用数据集中的新值对该记录进行更新。如果不匹配，则将返回错误。您可以编写代码，在 Visual Studio .NET 中实现这种形式的并发检查。您还必须编写代码来响应任何更新冲突。为了确保日期时间戳或版本号的准确性，您需要在表上设置触发器，以便在发生对行的更改时，对日期时间戳或版本号进行更新。

保存所有值方法

使用日期时间戳或版本号的替代方法是在读取记录时获取所有字段的副本。ADO.NET 中的 DataSet 对象维护每个修改记录的两个版本：初始版本（最初从数据源中读取的版本）和修改版本（表示用户更新）。当试图将记录写回数据源时，数据行中的初始值将与数据源中的记录进行比较。如果它们匹配，则表明数据库记录在被读取后尚未经过更改。在这种情况下，数据集中已更改的值将成功地写入数据库。

对于数据适配器的四个命令（DELETE、INSERT、SELECT 和 UPDATE）来说，每个命令都有一个参数集合。每个命令都有用于初始值和当前值（或修改值）的参数。

注意   由于不存在初始记录，添加新记录（INSERT 命令）只需要当前值；移除记录（DELETE 命令）只需要使用初始值来定位要删除的记录。

以下示例显示一个数据集命令的命令文本，该命令更新一个典型的客户表。该命令是为动态 SQL 和开放式并发而指定的。

UPDATE Customers SET CustomerID = @currCustomerID, CompanyName = @currCompanyName, ContactName = @currContactName,

       ContactTitle = currContactTitle, Address = @currAddress, City = @currCity,

       PostalCode = @currPostalCode, Phone = @currPhone, Fax = @currFax

WHERE (CustomerID = @origCustomerID) AND (Address = @origAddress OR @origAddress IS NULL AND Address IS NULL) AND (City = @origCity OR @origCity IS NULL AND City IS NULL)

      AND (CompanyName = @origCompanyName OR @origCompanyName IS NULL AND CompanyName IS NULL) AND (ContactName = @origContactName OR @origContactName IS NULL AND ContactName IS NULL) AND (ContactTitle = @origContactTitle OR @origContactTitle IS NULL AND ContactTitle IS NULL)

      AND (Fax = @origFax OR @origFax IS NULL AND Fax IS NULL) AND (Phone = @origPhone OR @origPhone IS NULL AND Phone IS NULL) AND (PostalCode = @origPostalCode OR @origPostalCode IS NULL AND PostalCode IS NULL);

SELECT CustomerID, CompanyName, ContactName, ContactTitle, Address, City,

       PostalCode, Phone, Fax

FROM Customers WHERE (CustomerID = @currCustomerID)

请注意，九个 SET 语句参数表示将写入数据库的当前值，而九个 WHERE 语句参数则表示用于定位初始记录的初始值。

前九个 SET 语句参数对应于参数集合中的前九个参数。这些参数会将其 SourceVersion 属性设置为 Current。

接着的九个 WHERE 语句参数用于开放式并发。这些占位符对应于参数集合中接着的九个参数，这些参数的每一个都将其 SourceVersion 属性设置为 Original。

SELECT 语句用于在发生更新后刷新数据集。它是您在“高级 SQL 生成选项”对话框中设置“刷新数据集”选项时生成的。

注意   上面的 SQL 使用命名参数，而 OleDbDataAdapter 命令则使用问号 (?) 作为参数占位符。

默认情况下，如果您在“数据适配器配置向导”中选择“开放式并发”选项，Visual Studio 将为您创建这些参数。此时将由您根据自己的业务要求来添加错误处理代码。ADO.NET 提供了一个DBConcurrencyException 对象，它返回违反并发规则的行。有关更多信息，请参见处理并发错误。
摘自：http://msdn.microsoft.com/library/chs/default.asp?url=/library/CHS/vbcon/html/vbtskPerformingOptimisticConcurrencyChecking.asp

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引言：

在数据量不大的情况下，程序怎么写基本上性能差别不大，但是当我们面对数以万计的数据的时候，我想性能就是个不得不考虑的问题了，每写一个方法，每填充一笔数据都要考虑到性能问题，否则服务器将承担巨大的执行开销，如果服务器性能不好可能立即就死在那里了，所以在大数据量频繁访问的页面上，我们就必须考虑如何提高页面的性能了，本文将提供一种用ｃａｃｈｅ提高访问性能的方法来解决此问题，在很大程度上提高页面加载数据的性能。本文列举的是论坛版块中帖子列表页面加载数据的实例。

正文：

每个版块帖子列表信息都会对应一个ｃａｃｈｅ的名字，比如，我们可以按照规律设成

#region -- CacheName Setting --

boardCacheName = "Board" + boardID.ToString();

#endregion

这里我们同样是采取数据集填充DataTable的方法创建数据的。不过，因为我们有了cache，所以，我们在第一次加载完数据后，会把数据压到cache中，然后每次填充DataTable前进行判断，如果cache为空时才加载，如果不为空，则不加载。

private DataTable BuildDataTable()

{

     // 数据缓存机制

       if(Cache[boardCacheName] != null)

       {

              // Create DataTable From Cache

              DataTable dt = (DataTable)Cache[boardCacheName];

              return dt;

       }

       else

       {

              // Create DataTable From DataBase

              DataTable dt = new DataTable();

              #region -- Create DataTable --

              dt.Columns.Add("TopicID", System.Type.GetType("System.Int32"));

              //省去Ｎ个类似字段的添加

              dt.Columns.Add("CoolState", System.Type.GetType("System.Int32"));

              DataColumn[] keys = new DataColumn[1];

              keys[0] = dt.Columns[0];

              dt.PrimaryKey = keys;

              #endregion

              #region -- Add DataRow --

              BBSTopicCollection btc = new BBSTopicCollection();

              btc.BoardID = this.boardID;

              btc.TopicState = 1;

              if(!btc.GetInfo())

              {

                     return dt;

              }

              for(int i=0;i<btc.Count;i++)

              {

                     DataRow dr = dt.NewRow();

                     // 帖ID

                     dr["TopicID"] = btc[i].ID;

                     //省去Ｎ个类似字段的数据赋值

                     // Cool State

                     dr["CoolState"] = btc[i].CoolState;

                     dt.Rows.Add(dr);

              }

              #endregion

              // Push DataTable To Cache

              Cache[boardCacheName] = dt;

              return dt;

       }

}

上面的代码完成了数据填充过程，但更重要的是对数据进行管理，比如，我们改变一条住处的某些状态位来实现一些功能，比如，我们把贴子加成“酷贴”，这个时候就要对cache进行操作，特别注意一下，我们在上面的代码中还特别设置topicID这一列作为表的主值键，这样我们才能很快的定位到要管理的数据信息，方法如下。

#region -- Cache Management --

if(Cache["Board" + this.boardID.ToString()] != null)

{

       DataTable dt = (DataTable)Cache["Board" + this.boardID.ToString()];

       DataRow dr = dt.Rows.Find(topicID);

       if(dr != null)

       {

              dr["CoolState"] = 1;

              dr.AcceptChanges();

              dt.AcceptChanges();

       }

}

#endregion

一点说明：其中的topicID是通过某种途径传过来的你想操作的信息的唯一标识字段，AcceptChanges方法更新保存相应对象数据自上一次更新以来所有的更改，另外对cache进行操作后，记得要重新绑定数据，另外也要同时更新数据库中的，本文认为读者具备对数据库数据进行操作的能力，便不作贅述。

那么我们如何来删除数据记录呢？我们是不是可以直接在找到dr的那一行下面，用个

dr.Delete()来把数据删除就完事了呢？答案是否，这样操作会出现问题，经测试对ｃａｃｈｅ的添加和更新操作会立即生效，但删除某条记录的动作不会立即起作用，这样就会导致数据操作异步性，这是不可以的，同时1.1版本比1.0版本要稍微好一些，但还是解决不了异步性的问题，所以我们是不是必须把cache干掉，重新填充一下呢，如果你愿意这样做，自然也无可厚非，我这里提供另外一个思路供参考。

我们的解决方案是，在创建表格的时候多加一个删除标志位，比如DeleteState，当初从数据库中加载出来的时候都一律为1，然后经过删除操作以后，将这条信息的删除标志位置0（不要忘记同时操作数据库中的数据），然后绑定的时候对DataView进行过滤，dv.RowFilter = "DeleteState==1"，便可以模拟出删除效果了。

数据经过这样的处理之后，访问性能会数以百倍的提高，数据只在cache失效后才会重新加载，用户对数据的访问都是对cache的操作，而且cache是服务器变量，对所有用户共享，这样，如果同时有一百个用户访问，也都是对同一个cache进行一百次访问，而程序访问cache是非常快的，如果不使用cache，那么，我们就要去跑一百次数据库操作，性能极差，尤其是当海量用户对海量数据进行访问的时候，服务器可谓苦不堪言，所以用cache来缓解负荷是相当必要且相对优良的一种方案，只是辛苦了那位在cache失效后第一次访问页面的那个用户，不过这种牺牲换来别人的高性能也是值得的嘛。